(주)씽크포비엘

제품명: Re:In(리인) AI가 실수하지 않도록 어떤 데이터를 얼마나, 어떤 상황에서 수집해야 하는지를 사전에 설계하고, 수집된 데이터의 편향·누락 여부를 정량적으로 평가하는 기술입니다. 단순히 데이터를 많이 수집할 경우 드문 상황에서 성능이 저하되거나, 다른 맥락에서 예상치 못한 오류가 발생할 수 있으며, 데이터 증강 과정에서 편향이 확대될 위험이 있습니다. 특히 LLM 등 높은 신뢰성이 요구되는 AI에서는 현실을 반영한 다양한 시나리오가 데이터에 충분히 포함되어 있는지가 중요합니다. Re:In은 데이터 시나리오의 커버리지와 충실도를 확보·검증하여 AI의 신뢰성과 안정성을 높이는 것을 목표로 합니다.

분야: AI 신뢰성 · 데이터 충실도 · 국제표준 · 데이터 편향 분석 · 글로벌 규제 대응